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RNN失宠、强化学习风头正劲,ICLR 2019的八点参会总结

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:上周,深度学习顶级学术会议 ICLR 2019 在新奥尔良落下帷幕。毕业于斯坦福大学、现就职于英伟达的女性计算机科学家 Chip Huyen 参加了这次会议,谈到对这次峰会的感想,她有以下 8 点想要讲: 1. 包容性 这次 ICLR 2019 着重强调了包容性在 AI 中的重要作用:前两个主要演讲——Sasha Rush 的开场致辞和 Cynthia Dwork 的受邀演讲——都是有关公平和平等的。其中一些数据引起了人们的担忧: 演讲者和参会者中,女性的占比率分别只有 8.6% 和 15%; 2/3 的 LGBTQ+研究者没有以专业身份出席; 这次邀请的大会演讲嘉宾一共 8 位,但均为白人。 Sasha Rush 开场致辞的一页 PPT 不幸的是,这种情况似乎并没有引起 AI 研究者的注意和反思。其他的 workshop 都门庭若市,但 AI for Social Good workshop 却无人问津,这种情况一直到 Yoshua Bengio 的出现才有所改善。在我参与的众多 ICLR 交流活动中,没有人提到过多样性——直到有一次我大声...

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背景 基于负载均衡的服务调用 基于负载均衡的服务相互调用指的是通过基于Lvs、Haproxy、Nginx等负载均衡软件来构建一个负载均衡服务,所有的服务调用都通过负载均衡器 从负载均衡的这种模式下其实有两个主要的问题: 一是中心化,整个系统都基于负载均衡器,负载均衡就相当于整个业务的中心,虽然我们可以通过一些高可用手段来保证,但其实内部流量通常是巨大的,很容易出现性能瓶颈二是增加了一次TCP交互 当然也有很多好处,比如可以做一些负载均衡、长链接维护、分布式跟踪等,这不是本文重点 基于注册中心的服务调用 所有的服务都启动后都通过注册中心来注册自己,同时把注册中心里面的服务信息拉回本地,后续调用,就直接检查本地的服务和节点信息来进行服务节点的调用 注册中心中的注册表 每个服务节点都会来注册中心进行服务注册,那数据如何在服务端进行保存呢,其实就是注册表,其实等同于windows 里面的注册表,每个服务都来注册,把自己的信息上报上来,然后注册中心吧注册表,返回给client端,那服务之间就知道要调用服务的节点啦 注册中心事件队列 微服务注册注册中心通常会大量的服务注册, 那不能每次客户端来请求...

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